Mapeado de la población: un primer análisis descriptivo
Una de las finalidades de la aplicación de un instrumento de este tipo a la pobla
ción general puede ser el mapeado del fenó
meno bajo estudio en la población analizada.
Tomando como referencia los contextos de uso, cabría preguntarse qué porcentaje de la pobla
ción se acumula bajo un nivel de contextos de uso inferior o igual a cinco de los ocho posibles contextos medidos; en este caso, la cifra se ele
varía al 67,2 por ciento de la población estu
diada (cuadro 4)5. La primera columna muestra
Nota: La primera columna muestra los valores asociados a los contextos de uso; la segunda columna “frecuencia” incluye información acerca de la cantidad de sujetos de la muestra asociados con cada valor de contexto de uso. La tercera “por
centaje” muestra el porcentaje de sujetos asociados con cada valor de contexto de uso, contemplando toda la muestra (es decir, el porcentaje sobre el total de la muestra, incluyendo aquella parte de muestra de la que no se ha podido recabar información); la cuarta columna muestra el porcentaje sobre la parte de la muestra de la que tenemos información, mien
tras que la última muestra el porcentaje acumulado con las anteriores frecuencias de cantidad de uso.
Fuente: Encuesta realizada en el ámbito del proyecto “Tecnofobía y ambivalencia en las sociedades contemporáneas avan
zadas. Consecuencias para la exclusión social” (Plan Nacional I+D+i, CSO200913424).
Contextos de uso
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
válido Porcentaje acumulado
Válidos
1,00 4 0,3 0,4 0,4
2,00 72 4,7 7,5 7,9
3,00 141 9,2 14,6 22,5
4,00 211 13,8 21,8 44,3
5,00 221 14,5 22,9 67,2
6,00 191 12,5 19,8 87,0
7,00 102 6,7 10,6 97,5
8,00 24 1,6 2,5 100,0
Total 966 63,3 100,0
Perdidos Sistema 560 36,7
Total 1.526 100,0
Cuadro 4
Estadísticos descriptivos (frecuencias, porcentajes de la muestra)
de los contextos de uso de Internet en la muestra del estudio CSO2009-13424
5 Claramente, la precisión de estas afirmaciones está condicionada a la calidad del muestreo, por lo que todas las afirmaciones en este sentido han de tener en cuenta este aspecto.
L a m e d i c i ó n y e l m a p e a d o d e l a s h a b i l i d a d e s d i g i t a l e s
Número 25. primer semestre. 2017
PanoramaSoCIaL
162
Fuente: Encuesta realizada en el ámbito del proyecto “Tecnofobía y ambivalencia en las sociedades contemporáneas avan
zadas. Consecuencias para la exclusión social” (Plan Nacional I+D+i, CSO200913424).
Variedad de uso
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
válido Porcentaje acumulado
Válidos
0,00 11 0,7 1,1 1,1
1,00 12 0,8 1,2 2,3
2,00 13 0,9 1,3 3,6
3,00 24 1,6 2,4 6,0
4,00 29 1,9 2,9 8,8
5,00 36 2,4 3,6 12,4
6,00 44 2,9 4,4 16,8
7,00 65 4,3 6,5 23,3
8,00 109 7,1 10,8 34,1
9,00 194 12,7 19,3 53,4
10,00 175 11,5 17,4 70,8
11,00 157 10,3 15,6 86,4
12,00 84 5,5 8,3 94,7
13,00 38 2,5 3,8 98,5
14,00 15 1,0 1,5 100,0
Total 1.006 65,9 100,0
Perdidos Sistema 520 34,1
Total 1.526 100,0
Cuadro 5b
Estadísticos descriptivos (frecuencias y porcentajes de la muestra) de las operaciones de navegación
Fuente: Encuesta realizada en el ámbito del proyecto “Tecnofobía y ambivalencia en las sociedades contemporáneas avan
zadas. Consecuencias para la exclusión social” (Plan Nacional I+D+i, CSO200913424).
Variedad de uso
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
válido Porcentaje acumulado
Válidos
,00 5 0,3 0,5 0,5
1,00 21 1,4 2,0 2,5
2,00 24 1,6 2,3 4,8
3,00 53 3,5 5,1 9,9
4,00 97 6,4 9,4 19,3
5,00 116 7,6 11,2 30,5
6,00 157 10,3 15,2 45,7
7,00 197 12,9 19,0 64,7
8,00 164 10,7 15,8 80,5
9,00 139 9,1 13,4 93,9
10,00 63 4,1 6,1 100,0
Total 1.036 67,9 100,0
Perdidos Sistema 490 32,1
Total 1.526 100,0
Cuadro 5a
Estadísticos descriptivos (frecuencias y porcentajes de la muestra)
de la variedad de uso
M i r k o A n t i n o los valores asociados a los contextos de uso; la
segunda columna “frecuencia” incluye infor
mación acerca de la cantidad de sujetos de la muestra asociados con cada valor de contexto de uso. La tercera “porcentaje” muestra el por
centaje de sujetos asociados con cada valor de contexto de uso, contemplando toda la mues
tra (es decir, el porcentaje sobre el total de la muestra, incluyendo aquella parte de muestra de la que no se ha podido recabar información);
la cuarta columna muestra el porcentaje sobre la parte de la muestra de la que tenemos informa
ción, mientras que la última muestra el porcen
taje acumulado con las anteriores frecuencias de cantidad de uso.
Respecto a la variedad de usos, sobre un máximo de diez posibles usos selecciona
dos como indicadores, el 80,5 por ciento de la población declara llegar a ocho, tal como se aprecia en el cuadro 5a.
Respecto a las operaciones de navega
ción, cabe destacar que el 86,4 por ciento de la muestra encuestada realiza con la frecuencia medida 11 de las 14 operaciones descritas en los indicadores (cuadro 5b)
Mapeado de la población según el tamaño de los núcleos de residencia
En un paso siguiente del análisis, puede mapearse la fluctuación de las variables medi
das según el tamaño del núcleo urbano de resi
dencia, por ejemplo, bajo la hipótesis de que la población residente en ciudades más grandes
Fuente: Encuesta realizada en el ámbito del proyecto “Tecnofobía y ambivalencia en las sociedades contemporáneas avan
zadas. Consecuencias para la exclusión social” (Plan Nacional I+D+i, CSO200913424).
Descriptivos
Intervalo de confianza para la media al 95%
N Media Desviación típica Error
típico Límite
inferior Límite
superior Mínimo Máximo
Contextos de uso
Menos de 2.000 61 4,4262 1,49954 0,19200 4,0422 4,8103 2,00 8,00
De 2001 a 10.000 129 4,3178 1,39746 0,12304 4,0744 4,5613 1,00 8,00
De 10.001 a 50.000 258 4,6047 1,51475 0,09430 4,4189 4,7904 1,00 8,00 De 50.001 a 100.000 121 4,7438 1,45790 0,13254 4,4814 5,0062 2,00 8,00 De 100.001 a 500.000 238 4,8782 1,50592 0,09761 4,6858 5,0705 1,00 8,00 De 500.001 a 1.000.000 58 4,7241 1,59817 0,20985 4,3039 5,1444 2,00 7,00
Más de 1.000.000 101 5,4257 1,53197 0,15244 5,1233 5,7282 2,00 8,00
Total 966 4,7329 1,52121 0,04894 4,6369 4,8290 1,00 8,00
Variedad de uso
Menos de 2.000 64 6,6875 1,78063 0,22258 6,2427 7,1323 3,00 10,00
De 2001 a 10.000 145 6,1448 1,99645 0,16580 5,8171 6,4725 0,00 10,00 De 10.001 a 50.000 277 6,4477 2,31918 0,13935 6,1733 6,7220 0,00 10,00 De 50.001 a 100.000 129 6,5969 2,20624 0,19425 6,2125 6,9813 1,00 10,00 De 100.001 a 500.000 252 6,5357 2,10925 0,13287 6,2740 6,7974 1,00 10,00 De 500.001 a 1.000.000 60 6,3167 2,44597 0,31577 5,6848 6,9485 1,00 10,00 Más de 1.000.000 109 6,6789 2.29283 0,21961 6,2436 7,1142 0,00 10,00
Total 1.036 6,4768 2,18613 0,06792 6,3436 6,6101 0,00 10,00
Operaciones de navegación
Menos de 2.000 62 9,1935 2,66020 0,33785 8,5180 9,8691 1,00 14,00
De 2.001 a 10.000 139 8,2374 2,87816 0,24412 7,7547 8,7201 0,00 13,00 De 10.001 a 50.000 266 8,9549 2,86518 0,17568 8,6090 9,3008 0,00 14,00 De 50.001 a 100.000 126 8,6746 2,63766 0,23498 8,2095 9,1397 0,00 14,00 De 100.001 a 500.000 249 9,0683 2,73112 0,17308 8,7274 9,4092 0,00 14,00 De 500.001 a 1.000.000 56 8,7143 3,08494 0,41224 7,8881 9,5404 0,00 14,00 Más de 1.000.000 108 9,2222 2,49610 0,24019 8,7461 9,6984 0,00 14,00
Total 1.006 8,8787 2,77752 0,08757 8,7069 9,0506 0,00 14,00
Cuadro 6
Estadísticos descriptivos de los contextos de uso, de la variedad de uso
y de las operaciones de navegación en función del tamaño del núcleo
de residencia
L a m e d i c i ó n y e l m a p e a d o d e l a s h a b i l i d a d e s d i g i t a l e s
Número 25. primer semestre. 2017
PanoramaSoCIaL
164
tendrán más frecuencia de uso que la residente en núcleos más pequeños. Para ello, en primer lugar, se procede al estudio descriptivo de las variables de interés, según el tamaño de los núcleos urbanos de residencia (cuadro 6).
A continuación, se aplica un análisis para ver si las diferencias de medias entre los dis
tintos tipos (tamaños) de núcleos residenciales son significativos o no. Inicialmente se pondrá a prueba la hipótesis de que la media de los con
textos de uso sea igual en los distintos tipos de núcleos residenciales. Aplicando un análisis de la varianza, se observan diferencias significa
tivas entre los distintos tipos de núcleos urbanos (F = 6.381, p < .05), lo que indica que en por lo menos una de las comparaciones entre los dis
tintos tipos de núcleos urbanos, las medias de contextos de uso son significativamente distintas.
El siguiente paso consiste en proceder a las comparaciones múltiples para identificar dónde se encuentran estas diferencias. Tal como queda descrito en el cuadro 7, las diferencias más rele
vantes (no las únicas) se encuentran entre los núcleos urbanos con más de 1.000.000 de habi
tantes y las demás categorías (siendo la diferen
cia con los núcleos entre 500.0001.000.000 únicamente una tendencia). Se percibe como en todas las comparaciones estas tendencias siguen el mismo patrón, es decir, en los núcleos urbanos de más de 1.000.000 de habitantes los participantes declaran de media mayores con
textos de uso. Por otra parte, cabe destacar que, entre las demás categorías, apenas se aprecian diferencias entre los contextos de uso; es decir, el salto se da casi únicamente pasando a núcleos urbanos con más de 1.000.000 de habitantes, y no de forma progresiva.
Comparaciones múltiples Variable
dependiente (I) Habitantes núcleo
urbano (J) Habitantes núcleo
urbano Diferencia de
media (I-J) Error típico Sig Intervalo de confianza al 95%
Límite inferior
Límite superior
Contextos de uso
Menos de 2.000
De 2.001 a 10.000 0,10840 0,23252 1 0,5999 0,8167
De 10.001 a 50.000 0,17842 0,21304 1 0,8274 0,4705 De 50.001 a 100.000 0,31757 0,23498 1 1,0334 0,3982 De 100.001 a 500.000 0,45192 0,21475 0,748 1,1061 0,2022 De 500.001 a 1.000.000 0,29791 0,27443 1 1,1339 0,5381 Más de 1.000.000 0,99951* 0,24265 0,001 1,7387 0,2604
De 2.001 a 10.000
Menos de 2.000 0,10840 0,23252 1 0,8167 0,5999
De 10.001 a 50.000 0,28682 0,16136 1 0,7784 0,2047 De 50.001 a 100.000 0,42597 0,18938 0,519 1,0029 0,1509 De 100.001 a 500.000 0,56032* 0,1636 0,013 1,0587 0,0620 De 500.001 a 1.000.000 0,40631 0,23657 1 1,1269 0,3143 Más de 1.000.000 1,10791* 0,19882 0 1,7135 0,5023
De 10.001 a 50.000
Menos de 2.000 0,17842 0,21304 1 0,4705 0,8274
De 2.001 a 10.000 0,28682 0,16136 1 0,2047 0,7784
De 50.001 a 100.000 0,13915 0,16488 1 0,6414 0,3631 De 100.001 a 500.000 0,27350 0,13449 0,888 0,6832 0,1362 De 500.001 a 1.000.000 0,11949 0,21745 1 0,7819 0,5429 Más de 1.000.000 0,82109* 0,17564 0 1,3561 0,2861
Cuadro 7
M i r k o A n t i n o
Comparaciones múltiples Variable
dependiente (I) Habitantes núcleo
urbano (J) Habitantes núcleo
urbano Diferencia de
media (I-J) Error típico Sig Intervalo de confianza al 95%
Límite
inferior Límite superior
Contextos de uso
De 50.001 a 100.000
Menos de 2.000 0,31757 0,23498 1 0,3982 1,0334
De 2.001 a 10.000 0,42597 0,18938 0,519 0,1509 1,0029
De 10.001 a 50.000 0,13915 0,16488 1 0,3631 0,6414
De 100.001 a 500.000 0,13435 0,16707 1 0,6433 0,3746 De 500.001 a 1.000.000 0,01966 0,23898 1 0,7083 0,7476 Más de 1.000.000 0,68194* 0,20168 0,016 1,2963 0,0676
De 100.001 a 500.000
Menos de 2.000 0,45192 0,21475 0,748 0,2022 1,1061
De 2.001 a 10.000 0,56032* 0,16360 0,013 0,0620 1,0587 De 10.001 a 50.000 0,27350 0,13449 0,888 0,1362 0,6832 De 50.001 a 100.000 0,13435 0,16707 1 0,3746 0,6433 De 500.001 a 1.000.000 0,15401 0,21912 1 0,5135 0,8215 Más de 1.000.000 0,54759* 0,17770 0,044 1,0889 0,0063
De 500.001 a 1.000.000
Menos de 2.000 0,29791 0,27443 1 0,5381 1,1339
De 2.001 a 10.000 0,40631 0,23657 1 0,3143 1,1269
De 10.001 a 50.000 0,11949 0,21745 1 0,5429 0,7819
De 50.001 a 100.000 0,01966 0,23898 1 0,7476 0,7083 De 100.001 a 500.000 0,15401 0,21912 1 0,8215 0,5135 Más de 1.000.000 0,70160 0,24653 0,095 1,4526 0,0494
Más de 1.000.000
Menos de 2.000 0,99951* 0,24265 0,001 0,2604 1,7387
De 2.001 a 10.000 1,10791* 0,19882 0 0,5023 1,7135
De 10.001 a 50.000 0,82109* 0,17564 0 0,2861 1,3561
De 50.001 a 100.000 0,68194* 0,20168 0,016 0,0676 1,2963 De 100.001 a 500.000 0,54759* 0,17770 0,044 0,0063 1,0889 De 500.001 a 1.000.000 0,70160 0,24653 0,095 0,0494 1,4526
Variedad de uso
Menos de 2.000
De 2.001 a 10.000 0,54267 0,32811 1 0,4566 1,5420
De 10.001 a 50.000 0,23985 0,30322 1 0,6837 1,1634
De 50.001 a 100.000 0,09060 0,33428 1 0,9275 1,1087 De 100.001 a 500.000 0,15179 0,30603 1 0,7803 1,0839 De 500.001 a 1.000.000 0,37083 0,39288 1 0,8257 1,5674
Más de 1.000.000 0,00860 0,34430 1 1,0400 1,0572
De 2.001 a 10.000
Menos de 2.000 0,54267 0,32811 1 1,5420 0,4566
De 10.001 a 50.000 0,30283 0,22410 1 0,9854 0,3797 De 50.001 a 100.000 0,45207 0,26461 1 1,2580 0,3538 De 100.001 a 500.000 0,39089 0,22789 1 1,0850 0,3032 De 500.001 a 1.000.000 0,17184 0,33561 1 1,1940 0,8503
Más de 1.000.000 0,53407 0,27716 1 1,3782 0,3101
Cuadro 7 (continuación)
L a m e d i c i ó n y e l m a p e a d o d e l a s h a b i l i d a d e s d i g i t a l e s
Número 25. primer semestre. 2017
PanoramaSoCIaL
166
Comparaciones múltiples Variable
dependiente (I) Habitantes núcleo
urbano (J) Habitantes núcleo
urbano Diferencia de
media (I-J) Error típico Sig Intervalo de con- fianza al 95%
Límite
inferior Límite superior
Variedad de uso
De 10.001 a 50.000
Menos de 2.000 0,23985 0,30322 1 1,1634 0,6837
De 2.001 a 10.000 0,30283 0,22410 1 0,3797 0,9854
De 50.001 a 100.000 0,14925 0,23305 1 0,859 0,5605 De 100.001 a 500.000 0,08806 0,19033 1 0,6677 0,4916 De 500.001 a 1.000.000 0,13099 0,31133 1 0,8172 1,0792
Más de 1.000.000 0,23125 0,24720 1 0,9841 0,5217
De 50.001 a 100.000
Menos de 2.000 0,09060 0,33428 1 1,1087 0,9275
De 2.001 a 10.000 0,45207 0,26461 1 0,3538 1,2580
De 10.001 a 50.000 0,14925 0,23305 1 0,5605 0,8590
De 100.001 a 500.000 0,06118 0,23669 1 0,6597 0,7821 De 500.001 a 1.000.000 0,28023 0,34165 1 0,7603 1,3208
Más de 1.000.000 0,08200 0,28444 1 0,9483 0,7843
De 100.001 a 500.000
Menos de 2.000 0,15179 0,30603 1 1,0839 0,7803
De 2.001 a 10.000 0,39089 0,22789 1 0,3032 1,0850
De 10.001 a 50.000 0,08806 0,19033 1 0,4916 0,6677
De 50.001 a 100.000 0,06118 0,23669 1 0,7821 0,6597 De 500.001 a 1.000.000 0,21905 0,31406 1 0,7375 1,1756
Más de 1.000.000 0,14318 0,25064 1 0,9066 0,6202
De 500.001 a 1.000.000
Menos de 2.000 0,37083 0,39288 1 1,5674 0,8257
De 2.001 a 10.000 0,17184 0,33561 1 0,8503 1,1940
De 10.001 a 50.000 0,13099 0,31133 1 1,0792 0,8172 De 50.001 a 100.000 0,28023 0,34165 1 1,3208 0,7603 De 100.001 a 500.000 0,21905 0,31406 1 1,1756 0,7375
Más de 1.000.000 0,36223 0,35146 1 1,4326 0,7082
Más de 1.000.000
Menos de 2.000 0,00860 0,34430 1 1,0572 1,0400
De 2.001 a 10.000 0,53407 0,27716 1 0,3101 1,3782
De 10.001 a 50.000 0,23125 0,24720 1 0,5217 0,9841
De 50.001 a 100.000 0,08200 0,28444 1 0,7843 0,9483 De 100.001 a 500.000 0,14318 0,25064 1 0,6202 0,9066 De 500.001 a 1.000.000 0,36223 0,35146 1 0,7082 1,4326
Operaciones
de navegaciónMenos de 2.000
De 2.001 a 10.000 0,95614 0,42289 0,503 0,3319 2,2442
De 10.001 a 50.000 0,23866 0,39051 1 0,9508 1,4281
De 50.001 a 100.000 0,51895 0,42956 1 0,7894 1,8273 De 100.001 a 500.000 0,12528 0,39302 1 1,0718 1,3224 De 500.001 a 1.000.000 0,47926 0,51048 1 1,0756 2,0341
Más de 1.000.000 0,02867 0,44121 1 1,3725 1,3152
Cuadro 7 (continuación)
M i r k o A n t i n o
Comparaciones múltiples Variable
dependiente (I) Habitantes núcleo
urbano (J) Habitantes núcleo
urbano Diferencia de
media (I-J) Error típico Sig Intervalo de confianza al 95%
Límite
inferior Límite superior
Operaciones de navegación
De 2.001 a 10.000
Menos de 2.000 0,95614 0,42289 0,503 2,2442 0,3319 De 10.001 a 50.000 0,71748 0,28981 0,283 1,6002 0,1652 De 50.001 a 100.000 0,43719 0,34061 1 1,4747 0,6003 De 100.001 a 500.000 0,83086 0,29318 0,098 1,7239 0,0621 De 500.001 a 1.000.000 0,47688 0,43827 1 1,8118 0,8580 Más de 1.000.000 0,98481 0,35519 0,119 2,0667 0,0970
De 10.001 a 50.000
Menos de 2.000 0,23866 0,39051 1 1,4281 0,9508
De 2.001 a 10.000 0,71748 0,28981 0,283 0,1652 1,6002 De 50.001 a 100.000 0,28028 0,29946 1 0,6318 1,1924 De 100.001 a 500.000 0,11339 0,24417 1 0,8571 0,6303 De 500.001 a 1.000.000 0,2406 0,40712 1 0,9994 1,4806
Más de 1.000.000 0,26734 0,31595 1 1,2297 0,6950
De 50.001 a 100.000
Menos de 2.000 0,51895 0,42956 1 1,8273 0,7894
De 2.001 a 10.000 0,43719 0,34061 1 0,6003 1,4747
De 10.001 a 50.000 0,28028 0,29946 1 1,1924 0,6318 De 100.001 a 500.000 0,39367 0,30273 1 1,3158 0,5284 De 500.001 a 1.000.000 0,03968 0,44472 1 1,3942 1,3149
Más de 1.000.000 0,54762 0,36311 1 1,6536 0,5584
De 100.001 a 500.000
Menos de 2.000 0,12528 0,39302 1 1,3224 1,0718
De 2.001 a 10.000 0,83086 0,29318 0,098 0,0621 1,7239
De 10.001 a 50.000 0,11339 0,24417 1 0,6303 0,8571
De 50.001 a 100.000 0,39367 0,30273 1 0,5284 1,3158 De 500.001 a 1.000.000 0,35399 0,40953 1 0,8934 1,6014
Más de 1.000.000 0,15395 0,31904 1 1,1257 0,8178
De 500.001 a 1.000.000
Menos de 2.000 0,47926 0,51048 1 2,0341 1,0756
De 2.001 a 10.000 0,47688 0,43827 1 0,858 1,8118
De 10.001 a 50.000 0,2406 0,40712 1 1,4806 0,9994
De 50.001 a 100.000 0,03968 0,44472 1 1,3149 1,3942 De 100.001 a 500.000 0,35399 0,40953 1 1,6014 0,8934
Más de 1.000.000 0,50794 0,45598 1 1,8968 0,8809
Más de 1.000.000
Menos de 2.000 0,02867 0,44121 1 1,3152 1,3725
De 2.001 a 10.000 0,98481 0,35519 0,119 0,0970 2,0667
De 10.001 a 50.000 0,26734 0,31595 1 0,6950 1,2297
De 50.001 a 100.000 0,54762 0,36311 1 0,5584 1,6536 De 100.001 a 500.000 0,15395 0,31904 1 0,8178 1,1257 De 500.001 a 1.000.000 0,50794 0,45598 1 0,8809 1,8968
Cuadro 7 (continuación)
L a m e d i c i ó n y e l m a p e a d o d e l a s h a b i l i d a d e s d i g i t a l e s
Número 25. primer semestre. 2017
PanoramaSoCIaL
168
El mismo procedimiento de análisis se aplica a la variedad de usos, poniendo a prueba la hipótesis de que la media de la variedad de uso sea igual en los distintos tipos de núcleos residenciales. En este caso, contrariamente al anterior, las diferencias de medias en la variedad de uso no difieren significativamente entre los distintos núcleos urbanos (F = .969, p > .05).
Finalmente, por lo que concierne a las operaciones de navegación, el análisis arroja simplemente un valor de significación de la F cercano, (F = 2.028, p < .10), lo que significa que hay ciertas tendencias en las que, según el tipo de núcleo de residencia, los participantes describen diferentes niveles de operaciones de navegación.
Debido a que la prueba no arrojó resul
tados significativos (aunque mostrando cierta tendencia), no seguiré con el análisis de compa
ración sobre la escala en su conjunto. No obs
tante, para continuar mostrando a los lectores el potencial de este tipo de medición, usaré el ejemplo de un indicador en concreto. Ponga
mos el caso de que, por razones de investiga
ción, estuviéramos interesados en mapear el fenómeno concreto de crear una página web (lo que podría considerarse como un uso avanzado y potencialmente relevante en cuanto a interac
ción con la comunidad de internautas), y más específicamente en estudiar si existen diferen
cias entre vivir en un entorno urbano de mayor o menor tamaño con respecto a este uso avan
zado. Este indicador se incluyó entre los indica
dores de operaciones de navegación, de manera que puede estudiarse por separado. Como en los casos anteriores, se pondrá a prueba la hipó
tesis de que, entre los distintos tipos de núcleos urbanos, no hay diferencias en cuanto a crear una página web. El análisis de varianza, permite comprobar que en, por lo menos, una de las comparaciones entre diferentes núcleos urba
nos (en relación al tamaño), hay diferencias sig
nificativas en cuanto a la creación de páginas web (F = 2.768, p < .05).
Nuevamente, el siguiente paso consiste en proceder a las comparaciones múltiples para identificar dónde se encuentran estas diferen
cias. Por razones de espacio, no se incluirán los resultados detallados del siguiente paso; no obstante, se señala una mayor presencia de este fenómeno en los núcleos residenciales de mayor tamaño, y una menor presencia (diferencias sig
nificativas) en núcleos residenciales de menor tamaño.
Estudio de la relación la edad y el sexo Ya mencioné en la revisión de la litera
tura que los fenómenos de la distribución de las habilidades digitales (en sus distintas face
tas) se han estudiado en función de distintas variables sociodemográficas. A continuación se van a relacionar las tres dimensiones estudiadas con el sexo y la edad. A través de un análisis de correlación bivariada se comprueba que las tres dimensiones estudiadas en el presente ejemplo tienen relaciones significativas con dos variables sociodemográficas clave. Es interesante destacar cómo la variable edad, tal como se ha detallado en la literatura, es un predictor negativo de las tres dimensiones de habilidad digital. Es decir, a mayor edad, menos contextos de uso (r = .383, p < .05), menos variedad de uso (r = .219, p < .05) y menos operaciones de navegación (r = .174, p < .05). Por otra parte, respecto al sexo, vemos cómo las mujeres declaran llevar a cabo menos operaciones de navegación (r = .174, p < .05), mientras que, para las demás dimensiones, no se observan diferencias (cuadro 8).
Estudio combinado de variables territo
riales (comunidad autónoma) y variables socio demográficas (sexo).
Con la finalidad de seguir arrojando luz sobre el fenómeno de la distribución de las habilidades digitales en la población, a la luz de los resultados anteriormente descritos podría surgir el interés de estudiar las diferencias por sexo en las distintas comunidades autónomas, en cuanto a la distribución de operaciones de navegación. En este caso, se utilizan datos pro
venientes de 17 comunidades autónomas, tal como queda descrito en el cuadro 9, donde se encuentran los estadísticos descriptivos.
A primera vista, se advierte que tenden
cialmente las puntuaciones de las mujeres son inferiores a las puntuaciones de los hombres, en línea con lo anteriormente descrito. El paso siguiente consiste en poner a prueba la existen
cia de medias iguales de operaciones de nave
gación para hombres y mujeres (variable sexo), según las distintas comunidades autónomas (variable región), y que las eventuales diferen
cias entre sexos varíen en función de las distin
tas comunidades autónomas (interacción entre
M i r k o A n t i n o
Correlaciones
Sexo Edad Frecuencia de uso Variedad de uso Operaciones
Sexo
Correlación de Pearson 1 0,050 0,049 0,055 0,174**
Sig. (bilateral) 0,052 0,129 0,076 0,000
N 1.526 1.526 966 1.036 1.006
Edad
Correlación de Pearson 0,050 1 0,383** 0,219** 0,332**
Sig. (bilateral) 0,052 0,000 0,000 0,000
N 1.526 1.526 966 1.036 1.006
Frecuencia de uso
Correlación de Pearson 0,049 0,383** 1 0,477** 0,473**
Sig. (bilateral) 0,129 0,000 0,000 0,000
N 966 966 966 957 931
Variedad de uso
Correlación de Pearson 0,055 0,219** 0,477** 1 0,618**
Sig. (bilateral) 0,076 0,000 0,000 0,000
N 1.036 1.036 957 1.036 996
Operaciones
Correlación de Pearson 0,174** 0,332** 0,473** 0,618** 1
Sig. (bilateral) 0,000 0,000 0,000 0,000
N 1.006 1.006 931 996 1.006
Cuadro 8
Correlación entre las tres dimensiones de las habilidades digitales y sexo y edad
Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de la encuesta realizada en el ámbito del proyecto “Tecnofobía y ambi
valencia en las sociedades contemporáneas avanzadas. Consecuencias para la exclusión social” (Plan Nacional I+D+i, CSO200913424).
Cuadro 9
Estadísticos descriptivos de las operaciones de navegación en 17 comunidades autónomas, en función del sexo
Variable dependiente: operaciones de navegación Sexo (1 = hombre,
2 = mujer) Comunidad autónoma Media Desviación típica N
Hombre
Andalucía 8,9792 2,81342 96
Aragón 10,500 1,69842 14
Asturias 8,5000 2,65301 14
Baleares 9,3846 2,78503 13
Canarias 9,8000 2,12548 35
Cantabria 8,1250 3,64251 8
CastillaLa Mancha 9,8182 2,53802 22
Castilla y León 9,7500 2,13654 28
Cataluña 8,7126 2,77408 87
Valencia 9,6000 2,68328 45
Extremadura 10,2143 2,69411 14
Galicia 9,6400 2,21510 25
Madrid 9,6915 1,91781 94
Murcia 9,7647 3,11307 17
Navarra 8,6250 3,33542 8
País Vasco 8,3684 3,09499 19
Rioja 9,2000 3,56371 5
Total 9,3235 2,58379 544
L a m e d i c i ó n y e l m a p e a d o d e l a s h a b i l i d a d e s d i g i t a l e s
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170
Cuadro 9 (continuación)
Estadísticos descriptivos de las operaciones de navegación en 17 comunidades autónomas, en función del sexo
Variable dependiente: operaciones de navegación Sexo (1 = hombre,
2 = mujer)
Comunidad autónoma Media Desviación típica N
Mujer
Andalucía 8,2143 3,11650 84
Aragón 7,5625 3,16162 16
Asturias 7,6250 3,92565 8
Baleares 8,2308 2,16617 13
Canarias 8,7917 2,96324 24
Cantabria 6,7500 3,84522 8
CastillaLa Mancha 8,7727 1,63100 22
Castilla y León 8,6875 2,84477 32
Cataluña 8,4737 2,76875 76
Valencia 8,2632 2,94714 38
Extremadura 9,8333 2,28963 12
Galicia 8,1250 3,26127 24
Madrid 8,7193 2,51960 57
Murcia 8,3571 3,43303 14
Navarra 7,1111 3,25747 9
País Vasco 8,3182 2,83492 22
Rioja 4,3333 5,13160 3
Total 8,3550 2,90627 462
Total
Andalucía 8,6222 2,97505 180
Aragón 8,9333 2,94704 30
Asturias 8,1818 3,11121 22
Baleares 8,8077 2,51427 26
Canarias 9,3898 2,52585 59
Cantabria 7,4375 3,68725 16
CastillaLa Mancha 9,2955 2,17362 44
Castilla y León 9,1833 2,57426 60
Cataluña 8,6012 2,76562 163
Valencia 8,9880 2,86907 83
Extremadura 10,0385 2,47355 26
Galicia 8,8980 2,85223 49
Madrid 9,3245 2,20771 151
Murcia 9,1290 3,28372 31
Navarra 7,8235 3,28320 17
País Vasco 8,3415 2,92070 41
Rioja 7,3750 4,59619 8
Total 8,8787 2,77752 1.006
Fuente: Encuesta realizada en el ámbito del proyecto “Tecnofobía y ambivalencia en las sociedades contemporáneas avan
zadas. Consecuencias para la exclusión social” (Plan Nacional I+D+i, CSO200913424).
M i r k o A n t i n o
4. Comunidad Autónoma * Sexo (1 = hombre, 2 = mujer)
Variable dependiente
Comunidad autónoma Sexo (1 = hombre, 2 = mujer)
Media Error típico Intervalo de confianza al 95%
Límite inferior Límite superior
Contextos de uso
Andalucía Hombre 4,725 0,160 4,411 5,040
Mujer 4,634 0,181 4,278 4,990
Aragón Hombre 5,071 0,409 4,270 5,873
Mujer 4,400 0,395 3,625 5,175
Asturias Hombre 5,167 0,441 4,301 6,033
Mujer 4,750 0,540 3,689 5,811
Baleares Hombre 4,308 0,424 3,476 5,140
Mujer 4,727 0,461 3,823 5,632
Canarias Hombre 4,500 0,262 3,986 5,014
Mujer 4,619 0,334 3,964 5,274
Cantabria Hombre 4,714 0,578 3,580 5,848
Mujer 5,000 0,684 3,658 6,342
CastillaLa Mancha Hombre 4,905 0,334 4,250 5,559
Mujer 4,895 0,351 4,206 5,583
Castilla y León Hombre 5,154 0,300 4,565 5,742
Mujer 4,222 0,294 3,645 4,800
Cataluña Hombre 4,707 0,169 4,376 5,039
Mujer 4,735 0,185 4,371 5,099
Valencia Hombre 5,091 0,230 4,639 5,543
Mujer 4,147 0,262 3,633 4,662
Extremadura Hombre 4,857 0,409 4,055 5,659
Mujer 5,083 0,441 4,217 5,949
Galicia Hombre 4,652 0,319 4,027 5,278
Mujer 5,286 0,334 4,631 5,940
Madrid Hombre 4,895 0,165 4,572 5,219
Mujer 5,308 0,212 4,892 5,724
Murcia Hombre 5,375 0,382 4,625 6,125
Mujer 4,231 0,424 3,399 5,063
Navarra Hombre 4,714 0,578 3,580 5,848
Mujer 3,875 0,540 2,814 4,936
País Vasco Hombre 4,333 0,360 3,626 5,040
Mujer 4,238 0,334 3,583 4,893
Rioja Hombre 5,200 0,684 3,858 6,542
Mujer 4,333 0,883 2,601 6,065
Cuadro 10
Descriptivos en función del sexo y de las comunidades autónomas
L a m e d i c i ó n y e l m a p e a d o d e l a s h a b i l i d a d e s d i g i t a l e s
Número 25. primer semestre. 2017
PanoramaSoCIaL
172
4. Comunidad Autónoma * Sexo (1 = hombre, 2 = mujer) Variable
dependiente Comunidad autónoma Sexo (1 = hombre,
2 = mujer) Media Error típico Intervalo de confianza al 95%
Límite inferior Límite superior
Variedad de uso
Andalucía Hombre 6,407 0,226 5,963 6,850
Mujer 6,408 0,256 5,906 6,911
Aragón Hombre 6,857 0,577 5,726 7,989
Mujer 5,400 0,557 4,307 6,493
Asturias Hombre 6,667 0,623 5,444 7,889
Mujer 5,750 0,763 4,253 7,247
Baleares Hombre 6,385 0,598 5,21 7,559
Mujer 6,818 0,650 5,542 8,095
Canarias Hombre 6,382 0,370 5,656 7,109
Mujer 6,190 0,471 5,266 7,114
Cantabria Hombre 6,571 0,815 4,971 8,172
Mujer 7,200 0,965 5,306 9,094
CastillaLa Mancha Hombre 6,762 0,471 5,838 7,686
Mujer 6,947 0,495 5,976 7,919
Castilla y León Hombre 6,269 0,423 5,439 7,100
Mujer 6,815 0,415 6,000 7,630
Cataluña Hombre 6,354 0,238 5,886 6,821
Mujer 6,309 0,262 5,795 6,822
Valencia Hombre 7,227 0,325 6,589 7,866
Mujer 5,971 0,370 5,244 6,697
Extremadura Hombre 7,143 0,577 6,011 8,274
Mujer 6,750 0,623 5,528 7,972
Galicia Hombre 7,000 0,450 6,117 7,883
Mujer 6,667 0,471 5,743 7,591
Madrid Hombre 6,907 0,233 6,450 7,364
Mujer 7,192 0,299 6,605 7,779
Murcia Hombre 8,312 0,539 7,254 9,371
Mujer 6,538 0,598 5,364 7,713
Navarra Hombre 5,857 0,815 4,257 7,458
Mujer 5,750 0,763 4,253 7,247
País Vasco Hombre 5,833 0,509 4,835 6,831
Mujer 5,905 0,471 4,981 6,829
Rioja Hombre 7,200 0,965 5,306 9,094
Mujer 5,000 1,246 2,555 7,445
Cuadro 10 (continuación)
Descriptivos en función del sexo y de las comunidades autónomas
M i r k o A n t i n o
4. Comunidad Autónoma * Sexo (1 = hombre, 2 = mujer) Variable
dependiente
Comunidad autónoma Sexo (1 = hombre, 2 = mujer)
Media Error típico Intervalo de confianza al 95%
Límite inferior Límite superior
Operaciones de navegación
Andalucía Hombre 9,110 0,278 8,564 9,656
Mujer 8,183 0,315 7,565 8,801
Aragón Hombre 10,500 0,709 9,108 11,892
Mujer 7,467 0,685 6,122 8,811
Asturias Hombre 8,667 0,766 7,164 10,170
Mujer 7,625 0,938 5,784 9,466
Baleares Hombre 9,385 0,736 7,941 10,829
Mujer 8,364 0,800 6,794 9,933
Canarias Hombre 9,853 0,455 8,96 10,746
Mujer 8,667 0,579 7,53 9,803
Cantabria Hombre 9,143 1,003 7,175 11,111
Mujer 9,200 1,186 6,872 11,528
CastillaLa Mancha Hombre 10,000 0,579 8,864 11,136
Mujer 9,000 0,609 7,806 10,194
Castilla y León Hombre 9,769 0,520 8,748 10,790
Mujer 9,037 0,511 8,035 10,039
Cataluña Hombre 8,707 0,293 8,132 9,282
Mujer 8,588 0,322 7,957 9,220
Valencia Hombre 9,568 0,400 8,783 10,353
Mujer 8,176 0,455 7,284 9,069
Extremadura Hombre 10,214 0,709 8,823 11,606
Mujer 9,833 0,766 8,33 11,336
Galicia Hombre 9,652 0,553 8,567 10,738
Mujer 8,333 0,579 7,197 9,470
Madrid Hombre 9,826 0,286 9,264 10,387
Mujer 8,962 0,368 8,24 9,684
Murcia Hombre 10,187 0,663 8,886 11,489
Mujer 8,308 0,736 6,864 9,752
Navarra Hombre 9,714 1,003 7,746 11,682
Mujer 7,500 0,938 5,659 9,341
País Vasco Hombre 8,333 0,625 7,106 9,561
Mujer 8,381 0,579 7,245 9,517
Rioja Hombre 9,200 1,186 6,872 11,528
Mujer 4,333 1,532 1,327 7,339
Cuadro 10 (continuación)
Descriptivos en función del sexo y de las comunidades autónomas
Fuente: Encuesta realizada en el ámbito del proyecto “Tecnofobía y ambivalencia en las sociedades contemporáneas avan
zadas. Consecuencias para la exclusión social” (Plan Nacional I+D+i, CSO200913424).
L a m e d i c i ó n y e l m a p e a d o d e l a s h a b i l i d a d e s d i g i t a l e s
Número 25. primer semestre. 2017
PanoramaSoCIaL
174
la variable sexo*región). Aplicando un análisis de varianza, vemos que existen diferencias signi
ficativas en función del sexo (F = 29.411, p < .05) y en función de la región (F = 1.774, p < .05), pero no se encuentra efecto de interacción entre las dos variables, por lo que se puede concluir que las dife
rencias entre hombres y mujeres no dependen de la región (o que las diferencias entre las regiones no dependen del sexo) (F = .859, p > .05).
El siguiente paso en la descripción de la realidad estudiada consisten en la comparación entre el grupo de hombres y de mujeres, y la comparación entre comunidades autónomas (las 17 seleccionadas para este ejemplo). Según los datos recogidos obtenidos en las compa
raciones por pares (en el anterior análisis de la varianza), los hombres presentan una media de operaciones de navegación superior a las muje
res en la población estudiada (p < .01), tal como se ha mencionado previamente.
En cuanto a las diferencias entre las dis
tintas comunidades autónomas, por razones de espacio, únicamente se incluyen los descripti
vos resumidos en el cuadro 10 de en función del sexo y de las comunidades autónomas. Se destacan los casos de Aragón y La Rioja, donde las diferencias están más marcadas que en otras comunidades (aunque de los descriptivos no se pueden sacar conclusiones sobre las compara
ciones entre hombres y mujeres en las distintas comunidades, y el efecto interactivo no ha resul
tado ser significativo).
c
oncluSioneSEl presente artículo ha ofrecido una apro
ximación a la medición de las habilidades digi
tales, constructo estrictamente relacionado con los fenómenos de la digital divide y de la digital inequality. Tras una breve reseña bibliográfica, se ha procedido a ilustrar cómo los investiga
dores sociales pueden construir herramien
tas de medición para las habilidades digitales, siguiendo las recomendaciones de la literatura psicométrica de construcción de tests. Final
mente, utilizando datos reales, se ha ofrecido una ilustración sobre cómo se pueden utilizar los datos de encuesta a una muestra repre
sentativa de la población española, obtenidos a través de unas herramientas de medición de
habilidades digitales. La calidad de las conclu
siones extraídas depende obviamente de la cali
dad del muestreo. En todo caso, la discusión de las implicaciones de los resultados descritos excede la finalidad de este artículo, cuyo princi
pal objetivo ha consistido en ilustrar un proceso de descripción y mapeado de la distribución de las habilidades digitales en la población.
b
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